Secondo uno studio condotto dai ricercatori del Penn State College of Medicine e dell’Università del Minnesota. Farmaci come il destrometorfano, usato per trattare la tosse causata da raffreddore e influenza, potrebbero potenzialmente essere riutilizzati per aiutare le persone a smettere di fumare. I ricercatori hanno sviluppato un nuovo metodo di apprendimento automatico, in cui i programmi analizzano set di dati per modelli e tendenze, per identificare i farmaci. Gli autori hanno affermato che alcuni di essi sono già entrati in fase clinica.
Il fumo di sigaretta è un fattore di rischio per malattie cardiovascolari, cancro e malattie respiratorie che causano quasi mezzo milione di morti all’anno negli Stati Uniti. Mentre i comportamenti legati al tabagismo possono essere appresi e non appresi, anche la genetica gioca un ruolo nel rischio di divenire fumatore. I ricercatori hanno scoperto in uno studio precedente che le persone con determinati geni hanno maggiori probabilità di diventare dipendenti dal tabacco.
Utilizzando i dati genetici di oltre 1,3 milioni di persone, Dajiang Liu, Ph.D., professore di scienze della salute pubblica e di biochimica e biologia molecolare e Bibo Jiang, Ph.D., assistente professore di scienze della salute pubblica, hanno co-condotto un ampio studio multi-istituzionale che ha utilizzato l’apprendimento automatico per studiare questi grandi set di dati, che includono dati specifici sulla genetica di una persona e sui suoi comportamenti legati al fumo auto-segnalati.
Gli autori hanno identificato più di 400 geni correlati al comportamento legato al fumo. Dal momento che una persona può avere migliaia di geni, hanno dovuto determinare perché alcuni di quei geni fossero collegati al comportamento legato al tabagismo. I geni che portano le istruzioni per la produzione dei recettori della nicotina o sono coinvolti nella segnalazione dell’ormone dopamina, che fa sentire le persone rilassate e felici, avevano connessioni facili da capire. Per i restanti geni, il team di ricerca ha dovuto determinare il ruolo che ciascuno svolge nei percorsi biochimici e cellulari e, utilizzando tali informazioni, ha capito quali farmaci sono già approvati per modificare quei percorsi esistenti.
La maggior parte dei dati genetici nello studio proviene da persone con origini europee, quindi il modello di apprendimento automatico doveva essere adattato non solo per studiare quei dati, ma anche un set di dati più piccolo di circa 150.000 persone con origini asiatiche, africane o americane.
Liu e Jiang hanno lavorato al progetto con più di 70 scienziati. Hanno identificato almeno otto farmaci che potrebbero essere riutilizzati per smettere di fumare, come il destrometorfano, che è comunemente usato per trattare la tosse causata da raffreddore e influenza, e la galantamina, che è usata per trattare il morbo di Alzheimer. Lo studio è stato recentemente pubblicato su Nature Genetics.
“Il riutilizzo di farmaci utilizzando i big data e metodi di apprendimento automatico può far risparmiare denaro, tempo e risorse”, ha affermato Liu, un ricercatore del Penn State Cancer Institute e del Penn State Huck Institutes of the Life Sciences. “Alcuni dei farmaci che abbiamo identificato sono già stati testati in studi clinici per la loro capacità di aiutare i fumatori a smettere, ma ci sono ancora altri possibili candidati che potrebbero essere esplorati in ricerche future”.
Sebbene il metodo di apprendimento automatico sia stato in grado di incorporare un piccolo insieme di dati provenienti da diverse origini, Jiang ha affermato che è ancora importante per i ricercatori costruire database genetici da individui con origini diverse.
“Ciò migliorerà solo l’accuratezza con cui i modelli di apprendimento automatico possono identificare le persone a rischio di abuso di droghe e determinare potenziali percorsi biologici che possono essere presi di mira per trattamenti utili”.
Ricordiamo che attualmente la maggior parte degli studi su sostanze d’abuso viene condotta su animali. Tuttavia esistono diverse differenze tra uomo e animali non soltanto nella struttura e funzione del sistema nervoso ma anche nei comportamenti, che nell’uomo sono profondamente influenzati dallo stato psico-sociale e presentano una complessità unica che rende i modelli animali inadeguati per lo studio delle dipendenze, incluso il tabagismo.
Bibliografia
Chen, F., Wang, X., Jang, SK. et al. Multi-ancestry transcriptome-wide association analyses yield insights into tobacco use biology and drug repurposing. Nat Genet 55, 291–300 (2023). https://doi.org/10.1038/s41588-022-01282-x
